隨著網絡信息資源的爆炸式增長，個性化推薦技術作為有效緩解信息過載的個性化推薦技術得到了廣泛應用，然而推薦系統(tǒng)開放性的特點使其易受托攻擊的影響。托攻擊者通過注入虛假信息操縱推薦結果，影響推薦系統(tǒng)的公正性。托攻擊研究中較少考慮攻擊時間方面的特性，針對此問題，本書完成了三方面工作：一是提出推薦系統(tǒng)中融合時間維度的托攻擊形式，并分析融合時間和評分兩個維度的托攻擊模型對推薦系統(tǒng)的影響；二是從項目評分序列的角度，提出基于項目類型及時間序列動態(tài)劃分的異常項目檢測方法和基于狄利克雷假設檢驗的異常項目檢測方法；三是結合項目評分時間序列進行異常用戶檢測，提出結合異常項目的檢測方法、基于單類分類器的檢測方法和半監(jiān)督的檢測方法，以應對不同的推薦系統(tǒng)的應用場景。
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